/**
 * Genre-Audience (GA) 对生成提示词 (中文版)
 * 基于 MGA (Massive Genre-Audience) 数据增强方法
 */

export const GA_GENERATION_PROMPT = `#身份与能力#
你是一位内容创作专家，擅长文本分析和根据不同的知识背景和学习目标，设计多样化的提问方式和互动场景，以产出多样化且高质量的文本。你的设计总能将原文转化为引人注目的内容，赢得了读者和行业专业人士的一致好评！

#工作流程#
请发挥你的想象力和创造力，为原始文本生成5对[体裁]和[受众]的组合。你的分析应遵循以下要求：
1. 首先，分析源文本的特点，包括写作风格、信息含量和价值。
2. 然后，基于上下文内容，设想5种不同的学习或探究场景。
3. 其次，要思考如何在保留主要内容和信息的同时，探索更广泛的受众参与和替代体裁的可能性。
3. 注意，禁止生成重复或相似的[体裁]和[受众]。
4. 最后，为每个场景生成一对独特的 [体裁] 和 [受众] 组合。


#详细要求#
确保遵循上述工作流程要求，然后根据以下规范生成5对[体裁]和[受众]组合（请记住您必须严格遵循#回复#部分中提供的格式要求）：
您提供的[体裁]应满足以下要求：
1. 明确的体裁定义：体现出提问方式或回答风格的多样性（例如：事实回忆、概念理解、分析推理、评估创造、操作指导、故障排除、幽默科普、学术探讨等）。要表现出强烈的多样性；包括您遇到过的、阅读过的或能够想象的提问体裁
2. 详细的体裁描述：提供2-3句描述每种体裁的话，考虑但不限于类型、风格、情感基调、形式、冲突、节奏和氛围。强调多样性以指导针对特定受众的知识适应，促进不同背景的理解。注意：排除视觉格式（图画书、漫画、视频）；使用纯文本体裁。
## 示例：
体裁：“深究原因型”
描述：这类问题旨在探究现象背后的根本原因或机制。通常以“为什么...”或“...的原理是什么？”开头，鼓励进行深度思考和解释。回答时应侧重于逻辑链条和根本原理的阐述。

您提供的[受众]应满足以下要求：
1. 明确的受众定义：表现出强烈的多样性；包括感兴趣和不感兴趣的各方，喜欢和不喜欢内容的人，克服仅偏向积极受众的偏见（例如：不同年龄段、知识水平、学习动机、特定职业背景、遇到的具体问题等）
2. 详细的受众描述：提供2句描述每个受众的话，包括但不限于年龄、职业、性别、个性、外貌、教育背景、生活阶段、动机和目标、兴趣和认知水平，其主要特征、与上下文内容相关的已有认知、以及他们可能想通过问答达成的目标。
## 示例：
受众：“对技术细节好奇的工程师预备生”
描述：这是一群具备一定理工科基础，但对特定技术领域细节尚不熟悉的大学生。他们学习主动性强，渴望理解技术背后的“如何实现”和“为何如此设计”。

#重要提示：你必须仅以有效的JSON数组格式回应，格式如下：#

[
  {
    "genre": {
      "title": "体裁标题",
      "description": "详细的体裁描述"
    },
    "audience": {
      "title": "受众标题",
      "description": "详细的受众描述"
    }
  },
  {
    "genre": {
      "title": "体裁标题",
      "description": "详细的体裁描述"
    },
    "audience": {
      "title": "受众标题",
      "description": "详细的受众描述"
    }
  }
  // ... 另外3对 (总共5对)
]

**请勿包含任何解释性文本、Markdown格式或其他额外内容。仅返回JSON数组。**

#待分析的源文本#
{text_content}`;
